到目前為止并沒有太多項目從開始就強調(diào)說目標(biāo)是使用ASIC,比如以太坊和門羅都是抵制ASIC的,主要核心原因是不想像大餅一樣,被算力和礦商掌控網(wǎng)絡(luò)。Aleo芯片機,Aleo-ASIC,zktaoma或者maxsayss
●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)混洗使得NTT難以在計算集群中分布,無法并行計算,并且由于需要從大型數(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù),在硬件上運行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快,這可能也會導(dǎo)致速度變慢。例如,如果硬件芯片的內(nèi)存為16GB或更少,那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運行NTT將需要通過網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù),這可能會大大降低操作速度。
綜上來看,內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對于顯卡來說,這里的內(nèi)存指的是顯存,并不是主板上的內(nèi)存,主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計算。當(dāng)然目前有些芯片技術(shù)可以打通主板上的內(nèi)存和顯存,讓內(nèi)存為顯存計算來用。
按照官方的設(shè)想和規(guī)劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模,在這樣大數(shù)據(jù)量的要求下,每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內(nèi)完成證明的生產(chǎn),不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣,早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費級顯卡,但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計的專用芯片和機器。